OpenCV的dnn模块调用TesorFlow训练的MoblieNet模型

2019年5月7日 517次阅读 来源: 冰不语

一、初得模型

那是一个月之前的事情了，我利用TesorFlow Object Detection API训练了现在目标检测里面应该是最快的网络MobileNet。当时的目的就只是学习整个finetuning的流程，于是我只是用了20张自己标注的人脸样本图片作为训练集去finetuning，训练完之后的模型通过修改TesorFlow Object Detection API自带的例程代码，即object_detection_tutorial.ipynb，运行结果竟然还不错，对于图片中的大小适中的人脸能够比较准确地检测，毕竟我只用了20个样本训练啊。当然，了解了流程和方法之后，以后多少样本的训练都不在话下……只要有足够数据和够好的显卡…

《OpenCV的dnn模块调用TesorFlow训练的MoblieNet模型》 tensorflow自带例子加载检测结果

二、C++调用之难，难于上西天

​ 然而，其实我训练的目标检测模型是要在C++环境下用的。TensorFlow也提供了C++ API，但是要用的话需要自己从源码编译，而且用的是Bazel。是的，我用的是Windows，所以，在尝试安装BazelN次失败之后，我尝试用OpenCV3.3.0新出的dnn模块调用训练好的模型。然而新出的dnn模块当时支持的模型太少了，它支持ssd-mobilenet的caffe模型，但是并不支持mobilenet的tensorflow模型，当时也看到了github上有人提交issue提到这个问题。

问题的issue参考这里：Unable to import mobilenet model using latest OpenCV.#9462。

有人在这里给出了一个解决方案：Layers for MobileNet from TensorFlow #9517。

解决方案里面最后一步：Modify for DNN: fuse batch normalizations and removeSqueezeop.需要用到一个工具：transform_graph。而这个工具需要用bazel编译……又回到了bazel……

三、柳暗花明

​ 在没能力自己修复问题之前，只能等待大神解决。一个月期间，多次尝试bazel，包括windows环境和ubuntu环境，可能对这些工具不熟悉吧，总之没能成功解决。终于盼到十月份OpenCV3.3.1出来，果然对此有了更新。而且加载模型的API也有了变化，从原来的一个参数变成了两个参数。而且针对MobileNet还给出了一种解决方案。目前尚不能确定这种方案是否适用于其他模型，比如Inception等。

​ 现在把这种方法记录如下，以备后用，以防遗忘，同时帮助同道中人。

这里的例子mobilenet_ssd_python.py是Python的，我结合OpenCV给出的例子ssd_mobilenet_object_detection.cpp，修改了一个C++的版本，其实都差不多。例子很多，而且代码很相似，所以木有注释。如下：

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\dnn.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

const size_t inWidth = 300;
const size_t inHeight = 300;
const float WHRatio = inWidth / (float)inHeight;
const char* classNames[] = { "background","face" };

int main() {

    String weights = "face_frozen_inference_graph.pb";
    String prototxt = "ssd_mobilenet_v1_coco.pbtxt";
    dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow(weights, prototxt);

    Mat frame = cv::imread("image4.jpg");
    Size frame_size = frame.size();

    Size cropSize;
    if (frame_size.width / (float)frame_size.height > WHRatio)
    {
        cropSize = Size(static_cast<int>(frame_size.height * WHRatio),
            frame_size.height);
    }
    else
    {
        cropSize = Size(frame_size.width,
            static_cast<int>(frame_size.width / WHRatio));
    }

    Rect crop(Point((frame_size.width - cropSize.width) / 2,
        (frame_size.height - cropSize.height) / 2),
        cropSize);


    cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(frame,1./255,Size(300,300));
    //cout << "blob size: " << blob.size << endl;

    net.setInput(blob);
    Mat output = net.forward();
    //cout << "output size: " << output.size << endl;

    Mat detectionMat(output.size[2], output.size[3], CV_32F, output.ptr<float>());

    frame = frame(crop);
    float confidenceThreshold = 0.20;
    for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++)
    {
        float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);

        if (confidence > confidenceThreshold)
        {
            size_t objectClass = (size_t)(detectionMat.at<float>(i, 1));

            int xLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * frame.cols);
            int yLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * frame.rows);
            int xRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * frame.cols);
            int yRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * frame.rows);

            ostringstream ss;
            ss << confidence;
            String conf(ss.str());

            Rect object((int)xLeftBottom, (int)yLeftBottom,
                (int)(xRightTop - xLeftBottom),
                (int)(yRightTop - yLeftBottom));

            rectangle(frame, object, Scalar(0, 255, 0),2);
            String label = String(classNames[objectClass]) + ": " + conf;
            int baseLine = 0;
            Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseLine);
            rectangle(frame, Rect(Point(xLeftBottom, yLeftBottom - labelSize.height),
                Size(labelSize.width, labelSize.height + baseLine)),
                Scalar(0, 255, 0), CV_FILLED);
            putText(frame, label, Point(xLeftBottom, yLeftBottom),
                FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 0));
        }
    }
    namedWindow("image", CV_WINDOW_NORMAL);
    imshow("image", frame);
    waitKey(0);
    return 0;
}

最后的测试结果如下：

《OpenCV的dnn模块调用TesorFlow训练的MoblieNet模型》 OpenCV dnn模块加载检测结果

四、路漫漫

对比两种方式的检测结果，我觉得还是tensorflow的方框更精确一点,而且后者的图片是裁剪过的。另外，两种结果的confidence不一样，估计是实现的方式不太一样。这一点还需要继续探究，今天先把方法记下来。同时欢迎大家指点，集思广益。

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《OpenCV的dnn模块调用TesorFlow训练的MoblieNet模型》 公众号CVPy

    原文作者：冰不语
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